論文の概要: A Comprehensive Survey on Enterprise Financial Risk Analysis from Big
Data Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14997v3
- Date: Fri, 5 May 2023 08:07:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 17:22:00.461488
- Title: A Comprehensive Survey on Enterprise Financial Risk Analysis from Big
Data Perspective
- Title(参考訳): ビッグデータから見た企業財務リスク分析に関する総合調査
- Authors: Yu Zhao, Huaming Du, Qing Li, Fuzhen Zhuang, Ji Liu, Gang Kou
- Abstract要約: 本稿では,ビッグデータの観点から企業リスク分析手法の体系的な文献調査を行う。
私たちの知る限りでは、ビッグデータの観点からの企業財務リスクに関する調査は、これが初めてで唯一のものです。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.817722789560484
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Enterprise financial risk analysis aims at predicting the future financial
risk of enterprises. Due to its wide and significant application, enterprise
financial risk analysis has always been the core research topic in the fields
of Finance and Management. Based on advanced computer science and artificial
intelligence technologies, enterprise risk analysis research is experiencing
rapid developments and making significant progress. Therefore, it is both
necessary and challenging to comprehensively review the relevant studies.
Although there are already some valuable and impressive surveys on enterprise
risk analysis from the perspective of Finance and Management, these surveys
introduce approaches in a relatively isolated way and lack recent advances in
enterprise financial risk analysis. In contrast, this paper attempts to provide
a systematic literature survey of enterprise risk analysis approaches from Big
Data perspective, which reviews more than 250 representative articles in the
past almost 50 years (from 1968 to 2023). To the best of our knowledge, this is
the first and only survey work on enterprise financial risk from Big Data
perspective. Specifically, this survey connects and systematizes the existing
enterprise financial risk studies, i.e. to summarize and interpret the
problems, methods, and spotlights in a comprehensive way. In particular, we
first introduce the issues of enterprise financial risks in terms of their
types,granularity, intelligence, and evaluation metrics, and summarize the
corresponding representative works. Then, we compare the analysis methods used
to learn enterprise financial risk, and finally summarize the spotlights of the
most representative works. Our goal is to clarify current cutting-edge research
and its possible future directions to model enterprise risk, aiming to fully
understand the mechanisms of enterprise risk generation and contagion.
- Abstract(参考訳): 企業金融リスク分析は、企業の将来の金融リスクを予測することを目的としている。
その広範かつ重要な応用により、企業の金融リスク分析は常に金融・経営分野の中核的な研究テーマとなっている。
高度なコンピュータ科学と人工知能技術に基づき、エンタープライズリスク分析研究は急速に発展し、大きな進歩を遂げている。
したがって、関連する研究を総合的に見直すことは必要かつ困難である。
金融・マネジメントの観点からは、企業リスク分析に関する有意義で印象的な調査がすでに行われているが、これらの調査は比較的孤立したアプローチを導入し、企業金融リスク分析の最近の進歩を欠いている。
対照的に本稿では,過去50年間(1968年から2023年)に250以上の代表的な論文をレビューしたビッグデータの観点から,企業リスク分析アプローチに関する体系的文献調査を試みている。
私たちの知る限りでは、ビッグデータの観点から企業の金融リスクに関する調査は、これが初めてで唯一のものです。
具体的には、既存の企業金融リスク研究、すなわち問題、方法、スポットライトを包括的に要約し、解釈するために接続し、体系化する。
特に,企業財務リスクの問題を,そのタイプ,粒度,インテリジェンス,評価指標の観点から紹介し,対応する代表的業績を要約する。
次に、企業財務リスクの学習に使用される分析手法を比較し、最終的に代表的作品のスポットライトを要約する。
我々のゴールは、企業リスクの発生と伝染のメカニズムを十分に理解することを目的として、企業リスクをモデル化するための最先端の研究とその今後の方向性を明らかにすることである。
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